本發(fā)明涉及重型車輛智能監(jiān)測(cè)，具體為基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
1、在當(dāng)下全球物流運(yùn)輸需求持續(xù)攀升與重型車保有量逐年增長(zhǎng)的背景下，重型車故障檢測(cè)面臨著需同時(shí)兼顧運(yùn)行安全與運(yùn)輸效率的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隨著重型車技術(shù)迭代加速、復(fù)雜工況增多，傳統(tǒng)的故障檢測(cè)模式已難以適應(yīng)現(xiàn)代化物流運(yùn)輸?shù)男枨?，?gòu)建智能化、精準(zhǔn)化的車載故障檢測(cè)系統(tǒng)尤為必要。該系統(tǒng)可對(duì)重型車關(guān)鍵部件運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及動(dòng)態(tài)預(yù)警，并依托多源數(shù)據(jù)融合算法實(shí)現(xiàn)故障隱患的提前識(shí)別，以滿足提升運(yùn)輸安全性、降低運(yùn)維成本的核心需求。
2、然而，當(dāng)前重型車車載故障檢測(cè)主要依靠人工定期巡檢或單一傳感器監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)，不僅因檢測(cè)周期長(zhǎng)導(dǎo)致故障發(fā)現(xiàn)滯后、無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜路況與高強(qiáng)度運(yùn)輸?shù)葓?chǎng)景，還致使故障平均排查時(shí)間超過(guò)2小時(shí)。與此同時(shí)，傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)難以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)工況、傳動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)、制動(dòng)性能等多維度信息與維修資源調(diào)度進(jìn)行聯(lián)動(dòng)整合與實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)分析。此外，診斷策略的單一化，使得系統(tǒng)在部件早期磨損、突發(fā)故障或極端天氣等場(chǎng)景下陷入檢測(cè)盲區(qū)，導(dǎo)致故障漏檢率居高不下，對(duì)運(yùn)輸安全、物流效率及運(yùn)營(yíng)成本產(chǎn)生負(fù)面影響。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)?zhí)峁┗谥悄芩惴ǖ闹匦蛙囓囕d故障檢測(cè)系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中檢測(cè)周期長(zhǎng)、漏檢率高、排查時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題。
2、本申請(qǐng)第一方面實(shí)施例提供一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，包括：車載感知模塊，智能診斷模塊，動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)，云端管理中樞；其中，所述車載感知模塊用于實(shí)時(shí)采集重型車設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)及車身姿態(tài)數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)頻譜、溫度場(chǎng)分布、壓力波動(dòng)、電流電壓參數(shù)及排放數(shù)據(jù)；所述智能診斷模塊用于針對(duì)不同使用場(chǎng)景，匹配不同車型的配置參數(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型與故障診斷算法，對(duì)重型車的故障類型進(jìn)行識(shí)別與定位，生成故障維修策略；所述動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)用于根據(jù)故障嚴(yán)重程度生成多級(jí)預(yù)警信號(hào)，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)載荷與路況數(shù)據(jù)調(diào)整維修策略；所述云端管理中樞用于推送維修策略至車載終端與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)，建立車輛故障數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行全生命周期故障趨勢(shì)分析，生成預(yù)防性維護(hù)建議。
3、優(yōu)選地，所述車載感知模塊包括振動(dòng)加速度傳感器、紅外溫度傳感器、壓力傳感器組、電流電壓傳感器、排放數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，其中，所述振動(dòng)加速度傳感器用于采集發(fā)動(dòng)機(jī)及傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)頻譜數(shù)據(jù)；所述紅外溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)制動(dòng)系統(tǒng)及輪轂的溫度場(chǎng)分布；所述壓力傳感器組用于實(shí)時(shí)獲取制動(dòng)液壓力、輪胎氣壓壓力波動(dòng)參數(shù)；所述電流電壓傳感器用于采集電氣系統(tǒng)的電流電壓參數(shù)；所述排放數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊用于對(duì)排放數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。
4、優(yōu)選地，所述智能診斷模塊包括深度學(xué)習(xí)分析單元及自適應(yīng)模塊，其中，所述深度學(xué)習(xí)分析單元采用深度學(xué)習(xí)模型，分析振動(dòng)頻譜、溫度場(chǎng)特征的關(guān)聯(lián)；所述自適應(yīng)模塊用于根據(jù)車輛的特定型號(hào)和使用情況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，針對(duì)不同使用場(chǎng)景，匹配不同車型的配置參數(shù)。
5、優(yōu)選地，所述智能診斷模塊還包括故障分析引擎和維修策略生成單元，所述故障分析引擎通過(guò)故障診斷算法結(jié)合貝葉斯推理，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，匹配故障知識(shí)庫(kù)生成故障類型識(shí)別結(jié)果，并定位故障部件；所述維修策略生成單元基于故障嚴(yán)重程度、維修復(fù)雜度及車輛運(yùn)行狀態(tài)，生成分級(jí)維修建議，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)位置信息，推送附近維修站點(diǎn)推薦及最優(yōu)維修路徑規(guī)劃。
6、優(yōu)選地，所述動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)包括預(yù)警等級(jí)劃分模塊及策略調(diào)整模塊，其中，所述預(yù)警等級(jí)劃分模塊用于將故障分為四級(jí)預(yù)警，對(duì)應(yīng)不同的聲光報(bào)警模式及車載終端顯示優(yōu)先級(jí)；所述策略調(diào)整模塊基于車輛實(shí)時(shí)載荷及路況數(shù)據(jù)，通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整維修策略的緊急程度及執(zhí)行優(yōu)先級(jí)。
7、優(yōu)選地，所述云端管理中樞包括數(shù)據(jù)管理平臺(tái)及生命周期分析模塊，其中：所述數(shù)據(jù)管理平臺(tái)用于存儲(chǔ)車輛全生命周期的故障數(shù)據(jù)、維修記錄及傳感器歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度檢索與可視化查詢；所述生命周期分析模塊通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)分析算法，預(yù)測(cè)關(guān)鍵部件剩余使用壽命，生成預(yù)防性維護(hù)建議。
8、本申請(qǐng)第二方面實(shí)施例提供一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法，包括：獲取重型車設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、車身姿態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及排放數(shù)據(jù)；基于所述重型車設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、車身姿態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及排放數(shù)據(jù)，針對(duì)不同使用場(chǎng)景，匹配不同車型的配置參數(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型與故障診斷算法，識(shí)別故障類型并定位故障部件，生成維修策略，其中，當(dāng)排放數(shù)據(jù)異常時(shí)，優(yōu)先觸發(fā)發(fā)動(dòng)機(jī)及后處理系統(tǒng)的故障診斷；根據(jù)所述故障類型和故障部件嚴(yán)重程度生成多級(jí)預(yù)警信號(hào)，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)載荷與路況數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述維修策略；將所述調(diào)整后的維修策略推送至車載終端與遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，建立車輛故障數(shù)據(jù)庫(kù)，基于退化模型，結(jié)合歷史運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行全生命周期故障趨勢(shì)分析，預(yù)測(cè)關(guān)鍵部件剩余使用壽命，生成預(yù)防性維護(hù)建議。
9、本申請(qǐng)第三方面實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行程序，以實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。
10、本申請(qǐng)第四方面實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行，以用于實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。
11、本申請(qǐng)第五方面實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序或指令，以用于實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。
12、由此，本申請(qǐng)包括如下有益效果：
13、本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)車載感知模塊對(duì)振動(dòng)頻譜、溫度場(chǎng)分布多維度數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，突破了傳統(tǒng)單一傳感器監(jiān)測(cè)的局限性，對(duì)重型車關(guān)鍵部件運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行全方位感知，為故障診斷提供了更全面的原始數(shù)據(jù)支撐；智能診斷模塊通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型與故障診斷算法的協(xié)同作用，精準(zhǔn)匹配不同車型配置參數(shù)，又能適配復(fù)雜運(yùn)輸場(chǎng)景，提升故障識(shí)別的準(zhǔn)確率與定位精度，減少誤報(bào)、漏報(bào)現(xiàn)象，降低人工排查的盲目性；動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)依據(jù)故障嚴(yán)重程度生成的多級(jí)預(yù)警信號(hào)，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)載荷與路況數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整維修策略，可在突發(fā)故障時(shí)快速觸發(fā)應(yīng)急響應(yīng)，在輕微隱患時(shí)合理規(guī)劃維修時(shí)機(jī)，兼顧行車安全與運(yùn)輸效率；云端管理中樞通過(guò)構(gòu)建全生命周期故障數(shù)據(jù)庫(kù)，為重型車提供定制化預(yù)防性維護(hù)建議，有效降低故障發(fā)生率與運(yùn)維成本，全面提升重型車運(yùn)行安全性、運(yùn)輸效率及智能化管理水平。由此，解決現(xiàn)有技術(shù)中檢測(cè)周期長(zhǎng)、漏檢率高、排查時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題。
14、本申請(qǐng)附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本申請(qǐng)的實(shí)踐了解到。
1.一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：車載感知模塊，智能診斷模塊，動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)，云端管理中樞；其中，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述車載感知模塊包括振動(dòng)加速度傳感器、紅外溫度傳感器、壓力傳感器組、電流電壓傳感器、排放數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，其中，所述振動(dòng)加速度傳感器用于采集發(fā)動(dòng)機(jī)及傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)頻譜數(shù)據(jù)；所述紅外溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)制動(dòng)系統(tǒng)及輪轂的溫度場(chǎng)分布；所述壓力傳感器組用于實(shí)時(shí)獲取制動(dòng)液壓力、輪胎氣壓壓力波動(dòng)參數(shù)；所述電流電壓傳感器用于采集電氣系統(tǒng)的電流電壓參數(shù)；所述排放數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊用于對(duì)排放數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能診斷模塊包括深度學(xué)習(xí)分析單元及自適應(yīng)模塊，其中，所述深度學(xué)習(xí)分析單元采用深度學(xué)習(xí)模型，分析振動(dòng)頻譜、溫度場(chǎng)特征的關(guān)聯(lián)；所述自適應(yīng)模塊用于根據(jù)車輛的特定型號(hào)和使用情況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，針對(duì)不同使用場(chǎng)景，匹配不同車型的配置參數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能診斷模塊還包括故障分析引擎和維修策略生成單元，所述故障分析引擎通過(guò)融合貝葉斯推理的故障診斷算法，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，匹配故障知識(shí)庫(kù)生成故障類型識(shí)別結(jié)果，并定位故障部件；所述維修策略生成單元基于故障嚴(yán)重程度、維修復(fù)雜度及車輛運(yùn)行狀態(tài)，生成分級(jí)維修建議，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)位置信息，推送附近維修站點(diǎn)推薦及最優(yōu)維修路徑規(guī)劃。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)預(yù)警平臺(tái)包括預(yù)警等級(jí)劃分模塊及策略調(diào)整模塊，其中，所述預(yù)警等級(jí)劃分模塊用于將故障分為四級(jí)預(yù)警，對(duì)應(yīng)不同的聲光報(bào)警模式及車載終端顯示優(yōu)先級(jí)；所述策略調(diào)整模塊基于車輛實(shí)時(shí)載荷及路況數(shù)據(jù)，通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整維修策略的緊急程度及執(zhí)行優(yōu)先級(jí)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述云端管理中樞包括數(shù)據(jù)管理平臺(tái)及生命周期分析模塊，其中：所述數(shù)據(jù)管理平臺(tái)用于存儲(chǔ)車輛全生命周期的故障數(shù)據(jù)、維修記錄及傳感器歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度檢索與可視化查詢；所述生命周期分析模塊通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)分析算法，預(yù)測(cè)關(guān)鍵部件剩余使用壽命，生成預(yù)防性維護(hù)建議。
7.一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求7所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序或指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序或指令被執(zhí)行時(shí)，以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求7所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序或指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序或指令被執(zhí)行時(shí)，以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求7所述的一種基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)方法。